NASA가 화성 탐사에 Claude AI를 쓴 이유

화성과 지구는 왕복 통신에 평균 20분이 걸려요. 카톡 보내고 답장 받는 데 20분 걸린다고 상상해보세요. 그래서 화성 로버는 하루에 한두 번 정도만 움직일 수 있었죠. 엔지니어 팀이 몇 시간씩 궤도 이미지를 들여다보며 경로를 짜고, 명령을 보내고, 결과를 기다리는 식이었어요.

근데 이제 AI가 이걸 절반 시간에 끝낸다고 해요. 어떻게 가능했을까요?

456미터, 그 이상의 의미

2025년 12월 8일과 10일, Perseverance는 각각 210미터와 246미터를 주행했어요. 총 456미터. 축구장 4개 반 정도 되는 거리죠. 근데 중요한 건 거리가 아니에요.

NASA JPL(제트추진연구소)과 Anthropic이 손잡고 Claude AI에게 경로 계획을 맡겼고, AI는 HiRISE라는 고해상도 궤도 카메라 이미지를 분석해서 안전한 길을 찾아냈어요. 10미터 구간마다 웨이포인트를 찍고, 위험 요소를 피하고, 최종적으로는 Rover Markup Language라는 NASA의 전용 코딩 언어로 명령을 작성했죠.

실행 전에는 디지털 트윈 시뮬레이션에서 500,000개 이상의 변수를 검증했어요. 로버가 뒤집히거나 바퀴가 빠지는 상황이 없는지 미리 확인한 거예요.

그렇게 해서 경로 계획 시간이 절반으로 줄었어요. 몇 시간 걸리던 작업이 이제 1-2시간이면 끝나요. 시간이 절약되면 뭐가 좋을까요? 하루에 더 많이 움직일 수 있어요. 더 많이 움직이면 더 많은 암석을 보고, 더 많은 샘플을 채취하고, 더 많은 과학 데이터를 얻죠.

NASA 입장에선 같은 비용으로 두 배 효율을 낸 셈이에요.

왜 하필 Claude였을까?

여기서 궁금증이 생겨요. AI 모델이 Claude만 있는 것도 아니고, NASA면 자체 기술로도 충분히 만들 수 있을 텐데, 왜 Anthropic의 Claude를 썼을까요?

답은 Vision-Language Model과 코딩 능력 두 가지예요.

이미지를 읽고 이해하는 AI

화성 경로 계획은 사진 한 장 보고 끝나는 게 아니에요. 궤도 위성이 찍은 고해상도 이미지, 지형 고도 데이터, 경사 정보를 다 봐야 해요. 돌이 많은 곳, 모래가 깊은 곳, 경사가 급한 곳을 구분해야 하죠.

Claude는 Vision-Language Model이라서 이미지와 텍스트를 동시에 처리해요. 사진을 보면서 "여기는 바위가 많아서 위험해", "이 경로는 경사가 완만해서 안전해" 같은 판단을 내릴 수 있어요. 마치 인간 엔지니어가 이미지를 보면서 메모하듯이요.

코드를 직접 짜는 AI

경로를 정했으면 이제 로버에게 명령을 내려야 해요. NASA는 Rover Markup Language(RML)라는 전용 언어를 써요. 기존엔 엔지니어가 손으로 이 코드를 작성했죠.

Claude는 코딩을 잘해요. 그냥 잘하는 정도가 아니라, NASA의 Claude Code 인터페이스를 통해 기존 미션 데이터를 학습하고 RML 명령을 직접 생성할 수 있어요. 경로 계획부터 코드 작성까지 한 번에 처리하는 거죠.

게다가 Claude는 자기가 짠 코드를 다시 검토해요. "이 웨이포인트는 너무 가파르네, 조금 옆으로 옮기자" 하면서 스스로 수정하죠. 이런 반복적 개선 능력이 안전성을 높여요.

요구 능력	Claude 4.5	일반 컴퓨터 비전 AI	기존 방식
이미지 이해	✅ Vision-language model	⚠️ 제한적	👤 인간 분석
지형 판단	✅ 텍스트+이미지 종합	❌ 이미지만	👤 인간 판단
코드 작성	✅ RML 자동 생성	❌ 불가	👤 엔지니어 작성
자체 검토	✅ 반복 개선	❌ 불가	👤 팀 리뷰
검증	✅ 500,000개 변수	-	⚠️ 수동 시뮬레이션

정리하면, Claude는 "보는 것"과 "짜는 것"을 둘 다 잘하고, 스스로 점검까지 해요. 이게 NASA가 원하던 정확히 그 능력이었던 거예요.

화성 너머를 보는 NASA

NASA는 왜 이렇게 AI 자율성에 집착할까요? 화성 탐사가 끝이 아니거든요.

20분 지연의 저주

화성-지구 통신은 빛의 속도로도 편도 10분 이상 걸려요. 왕복 20분. 실시간 원격 조종은 불가능해요. "왼쪽으로 가" 명령을 보내고 20분 후에야 "벽에 부딪혔어요" 답장을 받으면 이미 늦었죠.

그래서 화성 로버는 태생적으로 자율성이 필요해요. 지구 엔지니어가 대략적 목표만 주면, 로버가 알아서 장애물을 피하고 안전하게 이동해야 해요.

근데 지금까지는 자율성이 제한적이었어요. 장애물 회피 정도만 가능했고, 경로 계획은 여전히 지구에서 했죠. Claude AI가 등장하면서 이제 경로 계획까지 화성 현지에서 할 수 있게 된 거예요.

달 기지와 심우주로

NASA는 공식 발표에서 이렇게 말했어요.

"달에 영구 인류 거주지를 구축하고 화성 이상으로 나아가는 데 필요한 게임 체인저 기술"

달 기지를 생각해보세요. 자율 로버가 건설 자재를 옮기고, 위험 지역을 탐사하고, 물 얼음을 찾아야 해요. 매번 지구에 물어볼 수 없어요. AI가 현장에서 판단해야죠.

더 멀리 가면 어떨까요? 목성의 위성 유로파, 토성의 위성 타이탄. 이 정도 거리면 통신 지연이 몇 시간 단위예요. AI 없이는 탐사 자체가 불가능해요.

Claude가 화성에서 456미터 주행한 건 그냥 시작일 뿐이에요. NASA는 이 기술을 확장해서 자율 과학 실험, 자율 샘플 채취, 심지어 자율 기지 운영까지 생각하고 있어요.

이미 작동 중인 다른 AI들

사실 NASA는 이미 여러 AI를 화성에서 쓰고 있어요.

AEGIS(Autonomous Exploration for Gathering Increased Science)는 Curiosity와 Perseverance에 탑재된 AI예요. 암석 이미지를 보고 "이건 분석할 가치가 있다"라고 스스로 판단해서 레이저를 쏘거나 카메라를 가까이 갖다 대요. 지구의 명령 없이 독립적으로 과학 활동을 하는 거죠.

PIXL(Planetary Instrument for X-ray Lithochemistry)은 암석 성분을 실시간으로 분석해요. X선으로 광물 구성을 파악하고, 기계 학습으로 "이건 생명체 흔적이 있을 만한 광물이다" 같은 판단을 내려요. 3년 동안 운영하면서 식별 가능한 광물 목록을 계속 늘려가고 있어요.

Curiosity는 멀리 떨어진 곳에서 레이저 타겟팅 AI를 써요. 암석의 형태와 색상만 보고 자율적으로 레이저를 쏴서 성분을 분석하죠.

Claude AI는 이런 AI 생태계에 "경로 계획"이라는 새 역할을 추가한 거예요.

AI가 여는 우주 시대

Claude AI가 화성에서 증명한 건 세 가지예요.

첫째, AI는 이제 챗봇을 넘어 물리적 시스템을 제어해요. 텍스트 생성이 아니라 로버를 실제로 움직여요. 500,000개 변수를 검증받고, NASA의 까다로운 안전 기준을 통과했어요.

둘째, Vision + Coding 능력의 조합이 실전에서 작동해요. 이미지를 이해하고, 판단하고, 코드로 바꾸는 일련의 과정을 AI 하나가 처리할 수 있어요. 이전엔 여러 시스템과 인간이 나눠서 하던 일이죠.

셋째, 인간-AI 협업이 우주 탐사의 미래예요. Claude가 경로를 짜도 최종 승인은 인간이 해요. AI가 초안을 만들면 엔지니어가 검토하고 실행하는 구조죠. 완전 자율도 아니고 완전 수동도 아닌, 둘의 장점을 합친 방식이에요.

NASA는 경로 계획 시간을 절반으로 줄였고, 덕분에 더 많은 과학 데이터를 얻고 있어요. 이 기술은 달 기지, 심우주 탐사로 확장될 거예요. 언젠가 화성에 인류가 도착하면, 그 길을 먼저 닦은 건 AI 로버들일 거예요.

화성에서 456미터 주행한 Claude AI. 작은 걸음 같지만, 인류에게는 큰 도약이에요.

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참고자료

- NASA's Perseverance Rover Completes First AI-Planned Drive on Mars - NASA
- NASA's Perseverance Rover Completes First AI-Planned Drive on Mars - JPL
- Here's How AI Is Changing NASA's Mars Rover Science - JPL
- Claude AI Powers First AI-Planned Mars Rover Drive - Anthropic
- AI pilots Perseverance across 1500 feet of martian terrain - Astronomy.com
- NASA's Perseverance Mars rover completes its 1st drive planned by AI - Space.com